연락처 정보

코스 개요

연구를 위한 NotebookLM 개요

  • 주요 기능과 한계점
  • NotebookLM 작업 공간의 구성 및 사용법
  • 연구에 활용되는 AI 상호작용 방식 이해하기

연구 자료 관리 기법

  • 문서 및 데이터 세트 가져오기
  • 다양한 출처의 자료를 체계적으로 정리하기
  • 다중 소스 분석을 위해 관련 자료 간 연결 설정하기

고급 정보 종합 기법

  • 여러 문서에 걸쳐 요약문 생성하기
  • 핵심 내용 및 주제 파악하기
  • 데이터 간의 패턴과 상관관계 발견하기

인용문 및 참고 문헌 관리

  • 인용 정보 자동 추출 기능 활용법
  • 출처 데이터의 구조화 작업
  • 학술 글 작성을 위한 인용문 내보내기 방법

AI 기반 지식 구조화 기술

  • AI를 활용한 개념 지도 구성법
  • 인사이트를 체계적인 프레임워크로 정리하기
  • 연구 구조를 반복적으로 다듬는 방법

보고서 및 결과물 생성 과정

  • 연구 요약문과 브리프 작성법
  • 비교 매트릭스와 구조화된 분석 결과물 제작하기
  • 출판 또는 발표용 자료 준비 방법

협업형 연구 프로세스

  • 노트북과 분석 결과물을 공유하는 방법
  • 팀 단위로 정보를 종합적으로 처리하기
  • 공동 연구 공간 내에서 일관성을 유지하는 전략

연구 거버넌스를 위한 모범 사례

  • 데이터 정확성 및 출처 무결성 확보 방안
  • 재사용 가능한 연구 템플릿 개발법
  • 조직 차원의 지식 관리 기준 설정 방법

요약 및 향후 학습 방향 안내

요건

  • 디지털 연구 프로세스에 대한 기본 이해
  • 학술적 또는 전문 분야에서의 문헌 검토 경험
  • 클라우드 기반 생산성 도구 사용에 대한 일반적인 숙지도

수강 대상

  • 분석 및 종합 작업의 효율성을 높이고자 하는 연구자들
  • 인용 관리와 자료 체계화를 간소화하고자 하는 학계 전문가들
  • 대규모 정보 처리 과정을 최적화하려는 지식 전문가들
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

관련 카테고리